圖片來源 @視覺中國
文 | 财經新知 Pro，作者 | 沙棠，編輯 | 伊頁
AI 該爲用戶服務，還是爲平台服務？
有人認爲可以利用 AI 處理和分析大量數據，幫助企業和組織提取有價值的信息，以便更好地做出決策。而有的人則認爲 AI 的發展取決于使用它的人，人的價值觀就能反應在 AI 之上。
陳偉星就是後者。近日，字節跳動早期投資人陳偉星公開表示抖音的 AI 算法隻爲實現自己的意圖，用算法推薦等 AI 技術對所有和它交互的用戶做局，最後引導用戶的行爲符合它的意圖目标感。" 但是它做的局不是爲了我們好，而是爲了自己賺錢，控制人的意識，享受當意識形态屆的皇帝的感覺。"
陳偉星曾經投資字節 1000 萬美金，拿到了很高的回報，因此将張一鳴當作朋友對待。爲了讓張一鳴反思如何用好 AI 技術來愛護用戶、而非爲錢操控用戶，他表示要盡自己一切所能地幫助張一鳴。
可惜第二天就有人曝出，陳偉星此舉是爲給自己産品引流。他聲稱将用完全透明化的方式創立新的社交媒體平台，并将其命名爲 "5210 計劃 "，号召國内的 AI 人才加入。
天下人豔羨抖音久矣。作爲當之無愧的國民級 App，用戶在抖音的 AI 算法下見證了一個個的網紅崛起與落幕，而抖音平台通過算法推薦控制爆品内容，讓普通的内容創作者必須迎合流量的喜好，不知不覺成爲了平台的奴隸。
算法黑盒子？
從淄博燒烤到哈爾濱的小土豆，這些熱點流量的背後，除了内容本身引人側目的潛質，平台在背後所制造的算法推薦，也功不可沒。
抖音的推薦算法機制，會根據用戶對短視頻内容的浏覽時長、點贊、關注、評論、轉發等行爲來判斷興趣度，并通過大數據分析後，将同類型内容推送至同類型用戶的首頁，形成 " 精準推送 " 模式，進而讓普通的用戶也被裹挾進信息繭房中，甚至對一些現實中的決策産生影響。
就比如陳偉星稱，浙大校領導曾向張一鳴提出，字節能否支持浙大做點事。對此，張一鳴表示隻需要讓抖音在學生填報志願之前多推送一些浙大比别的大學都好的視頻，這樣學生們就更傾向于報浙大了。
QuestMobile 數據顯示，截止到 2023 年 9 月，抖音擁有 7.43 億月活躍用戶，如此龐大規模的流量池，再有着 AI 算法的加持，讓抖音能夠在短視頻時代迅速捧紅一批又一批的人。
從于文亮到聞神，這種一夜爆火斬獲流量的機會，看似能讓普通人在抖音造夢。但爆火之後的局限也很明顯，掀起的熱浪不超過一周，便會被下一個熱浪所掩蓋。
這是因爲抖音的算法和推送機制會導緻内容的加速同質化。爲了迎合流量喜好，大量相似的内容被大量生産和傳播，造成了創意的匮乏和審美的疲勞。這樣的環境下，網紅的生命周期變得異常短暫，舊的網紅不斷死去，新的網紅不斷産生，但質量卻難以保證。
并且，在黑紅也是紅的錯誤觀念下，抖音的網紅制造機模式也催生了一種追求短期收益的心态。許多網紅爲了快速獲取關注和粉絲，不惜制造低俗、惡俗的内容，嚴重影響了平台形象和用戶體驗。這種短視的行爲不僅有損用戶的觀看體驗，也給整個内容行業帶來了負面影響。
既當裁判又做運動員？
抖音本質上在依靠 AI 推薦算法引擎，來驅動業績高速地增長。平台捧紅素人，素人進行直播帶貨，不僅能提升抖音的影響力，爲廣告業務提升溢價空間，還能夠從平台交易中獲利。這被認爲是既當裁判又做運動員的表現。
目前，抖音平台的主要營收業務有三項，分别是廣告、直播打賞分成和電商傭金。其中，廣告業務貢獻了絕大部分收入。數據顯示，2022 年抖音核心廣告業務實現營收約 100 億美元，較 2021 年翻了 2.5 倍。
AI 推薦算法正是其廣告業務的核心驅動力。算法通過分析用戶的行爲、興趣和偏好，精準地推送相關商業服務内容，提高用戶的購買意願和轉化率。這一技術爲商家提供了更廣闊的市場機會，使得廣告業務成爲抖音增長的重要引擎。然而，這也意味着 AI 算法在一定程度上決定了用戶能看到哪些商品，存在一定程度的 " 信息繭房 " 效應，限制了用戶的購物選擇。
去年的抖音電商作者峰會上，抖音電商總裁魏雯雯公布了抖音創作者的最新數據。過去一年，有 515 萬人成爲新的抖音電商創作者，總計有 884 萬作者通過抖音電商帶貨獲得了收入，其中累計 GMV 破 10 萬的作者數超過了 60 萬。
毫無疑問，抖音的直播電商模式帶來了巨大的商業價值，内容和商品是其發展的雙引擎。數據顯示，今年 1-10 月，抖音電商 GMV 接近 2 萬億元，同比增速接近 60%。過去兩年，抖音電商 GMV 分别實現了同比 60% 和 100% 的高速增長。
目前，抖音的商業化生态包括了電商、文娛、本地生活等多條賽道；内容形式上，涵蓋從直播到短視頻、短劇、長視頻、圖文、種草等近乎全域形态。官方數據顯示，截至去年 4 月，已有 700 多個品類、超過 30 萬商家加入了抖音電商個人店。今年以來，抖音已經拓展了超 2000 個新商品品類。
但平台業績瘋狂增長的同時，勢必會損失掉部分的用戶體驗。有第三方機構的研究指出，以快手這樣的短視頻平台爲例，每當其商業化的節奏加快時，用戶總使用時長增長就會呈現出緩和下降的趨勢。并且伴随着企業邊際收益逐漸增高，其與用戶總使用時長出現了明顯的反比例趨勢。
創作者困于算法熔爐
抖音的造富夢就像一場遊戲，算法是遊戲規則，而玩家則是那些内容創作者。
一位抖音内容創作者告訴「财經新知」，" 我覺得推薦算法是一把雙刃劍。如果能熟悉平台推薦算法并結合推薦邏輯來做内容産出，自然會得到更多平台分發的流量和熱度。同樣的，這也意味着有時候我們不得不向推薦算法和搜索邏輯進行妥協，甚至還要主動迎合。"
" 在算法驅動之下，哪怕某個賬号的粉絲爲零，隻要是爆款内容就會迎來瘋狂地漲粉。但如果内容不能迎合用戶的興趣，即使你是百萬級的賬号，也不能帶來有益的粉絲上漲。也就是說，粉絲數并不完全等同于商業價值。" 一位業内 MCN 老闆表示。平台喜歡什麽，創作者就必須要按照這一方向進行創作。
此外，抖音的算法高度複雜，且大部分細節都對外保密，形成了所謂的 " 算法黑箱 "。這使得内容創作者難以完全理解算法的工作原理和推薦機制，進而難以預測和掌控自己的作品在平台上的表現。
曾經有媒體報道過一位在抖音工作過兩年的運營表示：某些時候，用戶點贊等後台數據都表現良好，但就是得不到更多推薦；一些時候明明視頻有違規，卻在持續地被推薦着。運營們也隻能不停上報給算法部門。" 比較明顯的會立即處理，有一些模棱兩可的，可能過去也就過去了。"
同時，在各大 MCN 和品牌商提出的 " 短視頻思維 " 裏，核心在于如何制作出能夠獲得抖音算法青睐的内容。簡單來說，創作者需要深入挖掘用戶需求，激發用戶的互動行爲，從而使算法能夠捕捉到這些數據，并爲内容匹配更多的流量。爲了實現這一目标，創作者們不斷探索、嘗試，努力尋找最佳的創作策略。
也正因此，這種不可預測性增加了創作的壓力和不确定性，也讓内容創作者更容易陷入對算法的過度依賴和焦慮。
正是在這樣的價值觀之下，抖音逐漸淪爲了逐利的工具，正确價值觀輸出成爲了奢望。這也就是爲什麽注定普通的用戶很難通過抖音學習或者成長的原因，因爲真正有用的、有深度的知識在抖音上注定就是沒有流量的、沒有人看的，所以也就注定不會有人去創作。
從深層次的角度來看，陳偉星譴責的是抖音 AI 的算法推薦技術。就是應用算法推薦技術可以直接或者間接的決定你能看到什麽，不能看到什麽，這也間接導緻了内容創作者極其容易陷入創作的算法熔爐之中。
抖音的推薦機制決定了永遠擁抱新入局者，更新叠代時刻都在上演，創作者們就不得不淪爲算法的奴隸。爲了迎合算法，短視頻内容不可避免地出現同質化泛濫和審美疲勞。
理想中的算法隻是用來幫助用戶找到想要閱讀的内容，而不能成爲用戶選擇閱讀内容的唯一依據。在這樣一個信息過剩、信息過載的時代，如果要想獲得更多人認可和關注，首先還是要做好内容價值和用戶價值之間的平衡。
